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第一性原理出發思考 ——我們為什么需要聚合函數？

什么是聚合函數？?

常見聚合函數 + 實例講解?

?🔸 1. COUNT() —— 計數

?🔸 2. MAX() / MIN() —— 最大 / 最小值

🔸 3. SUM() —— 求和?

🔸 4. AVG() —— 平均值?

?GROUP BY

GROUP BY 是什么？?

執行邏輯?

?GROUP BY 的重要規則

HAVING

為什么還要 HAVING？?

HAVING 是什么？?

實例講解?

HAVING 和 WHERE 的區別?

思維圖：GROUP BY + HAVING 工作流程?

第一性原理出發思考 ——我們為什么需要聚合函數？

在數據庫中，查詢的本質是從一堆數據中“找出我們需要的信息”。有時候我們不僅想看到“每一行”，而是想對一整列進行“匯總”，比如：

• 一共預訂了多少場電影？

• 哪個用戶最愛看電影？

• 每部電影平均有多少人觀看？

這個時候，我們就需要——聚合函數。

什么是聚合函數？?

聚合函數是 MySQL 中用于對一整列的數據進行統計、計算或匯總的函數。它不是作用于“某一行”，而是作用于“一列”或“一組”數據。?

---

常見聚合函數 + 實例講解?

我們來建一個簡單的工資表 employees，字段如下：?

CREATE TABLE employees (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(50),salary INT
);

插入一些數據：?

INSERT INTO employees (name, salary) VALUES 
('Alice', 5000),
('Bob', 6000),
('Charlie', 5500),
('Diana', 7000),
('Eve', 6500),
('Frank', 5200);

?🔸 1. COUNT() —— 計數

SELECT COUNT(*) FROM employees;

?我們給數據庫一個表，它掃描所有行，每遇到一行就 +1，最后告訴你一共有幾行數據。

最后返回 6

SELECT COUNT(salary) FROM employees;

?與 COUNT(*) 類似，但如果有 NULL 工資的員工，不計入。

?🔸 2. MAX() / MIN() —— 最大 / 最小值

SELECT MAX(salary), MIN(salary) FROM employees;

?數據庫掃描每一個值，記錄當前最大/最小值，直到最后一行。

最后返回：MAX: 7000, MIN: 5000?

🔸 3. SUM() —— 求和?

SELECT SUM(salary) FROM employees;

?我們把這一列的值都加起來，輸出總和。適合處理“總銷售額”、“總時長”等問題。

最后返回：5000 + 6000 + 5500 + 7000 + 6500 + 5200 = 35,200
?

🔸 4. AVG() —— 平均值?

SELECT AVG(salary) FROM employees;

?就是 SUM(salary) / COUNT(salary)，把總量除以人數，得到“人均”指標。

最后返回：35200 / 6 = 5866.67?

你還可以這樣玩：?

-- 所有工資加 500 后的平均值是多少？
SELECT AVG(salary + 500) FROM employees;-- 平均名字長度（字符串函數 + 聚合函數）
SELECT AVG(CHAR_LENGTH(name)) FROM employees;

?GROUP BY

我們之前講的聚合函數是對“一整列”做統計，但很多時候，我們想知道：?

各個部門的平均工資分別是多少？?

這就需要把“整張表”按部門拆成若干小組，每一組內部再用聚合函數統計。?

💡 這時候，我們就需要 GROUP BY。?

GROUP BY 是什么？?

GROUP BY 是 SQL 中的“分組器”

它把一張大表，按某個字段（或字段組合）劃分成一組組數據，然后對每組單獨使用聚合函數。?

執行邏輯?

🎯 目標：統計各個部門的平均工資?

SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

這條 SQL 的背后邏輯是這樣的：

1. 掃描整張表

2. 按 department 字段的值，把表劃分為若干組：

   • HR: [Alice, Charlie, Frank]

   • IT: [Bob, Diana]

   • Finance: [Eve]

3. 對每組單獨執行 AVG(salary)

4. 輸出每組的 department 和對應的 avg_salary

執行結果：

department	avg_salary
HR	5233.33
IT	6500.00
Finance	6500.00

?GROUP BY 的重要規則

規則	說明
SELECT 中非聚合字段必須出現在 GROUP BY 中	除非是聚合函數計算的，否則 SELECT 中的字段必須被 GROUP BY
GROUP BY 后面可以接多個字段	表示按多個維度進行分組

整張表 → 按字段值分組 → 每組做聚合 → 輸出每組統計結果

HAVING

為什么還要 HAVING？?

我們已經知道：每個部門的平均工資。但問題來了：?

?“只想要平均工資大于 6000 的部門”怎么辦？?

你可能第一反應是：?

SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
WHERE AVG(salary) > 6000     -- 🚫 錯誤用法
GROUP BY department;

?? 錯誤！
因為 WHERE 是在分組之前起作用的，根本沒法識別 AVG(salary) 這種“分組后的值”。

HAVING 是什么？?

HAVING 是用來 過濾分組后的結果 的

它和 WHERE 類似，但發生在 GROUP BY 之后?

實例講解?

🎯 問題：找出平均工資高于 6000 的部門?

SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 6000;

🔍 數據回顧（之前的平均工資）：

department	avg_salary
HR	5233.33
IT	6500.00
Finance	6500.00

📌 這條 SQL 會返回：

department	avg_salary
IT	6500.00
Finance	6500.00

因為只有這兩個部門的平均工資大于 6000。

🔹 統計每個部門人數大于 2 的部門：

SELECT department, COUNT(*) AS num_employees 
FROM employees 
GROUP BY department 
HAVING COUNT(*) > 2;

🔹 平均工資等于最大工資的部門

SELECT department, AVG(salary), MAX(salary) FROM employees 
GROUP BY department 
HAVING AVG(salary) = MAX(salary);

?使用別名：

SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING avg_salary > 6000;   -- ? 正確用法

HAVING 和 WHERE 的區別?

語句部分	用途	作用順序（誰先執行）
WHERE	篩選原始數據	在分組之前執行
HAVING	篩選分組結果	在分組之后執行

?WHERE 是篩選行，HAVING 是篩選組。

WHERE 是先手，HAVING 是后手。

思維圖：GROUP BY + HAVING 工作流程?

原始表↓   （WHERE）
過濾掉不滿足條件的行↓   （GROUP BY）
按照字段分組↓   （聚合函數）
計算每組的結果↓   （HAVING）
篩選掉不滿足條件的組↓   （SELECT）
最終展示結果